plt.subplot(221 + j)
时间: 2024-06-14 12:05:53 浏览: 14
`plt.subplot(221 + j)`是用于在matplotlib中创建多个子图的函数。其中的参数`221 + j`表示将整个图形窗口分为2行2列,当前子图的位置为1+j。具体来说,`221`表示将图形窗口分为2行2列,并将当前子图的位置设置为1,而`j`表示在当前子图的基础上进行偏移,即在当前子图的右边添加j个子图。
以下是一个示例代码,演示了如何使用`plt.subplot(221 + j)`创建多个子图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个2行2列的图形窗口
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
# 循环创建8个子图
for j in range(8):
# 在当前子图的位置上创建一个散点图
ax = fig.add_subplot(221 + j)
ax.scatter(x, y, c='r', marker=shape[j])
ax.set_title('第 + str(j+1) + '个子图')
# 显示图形窗口
plt.show()
```
这段代码会创建一个2行2的图形窗口,并在每个子图的位置上创建一个散点图。每个子图的标题会显示为"第x个子图",其中x表示子图的位置。
相关问题
for 循环plt.subplot画图
你可以使用for循环结合plt.subplot来画图。有几种方法可以实现这个目标。
第一种方法是创建子图对象然后进行绘制。你可以使用plt.subplot来创建子图对象,然后在每个子图对象上进行绘制。例如,你可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
for i in range(1, 5):
ax = plt.subplot(2, 2, i)
ax.plot([1, 2, 3])
plt.show()
```
这个例子中,我们创建了一个包含2行2列的子图对象,然后使用for循环在每个子图对象上进行绘制。
第二种方法是同时创建figure和子图对象。你可以使用plt.subplots来同时创建figure和子图对象,并使用一个嵌套的for循环在每个子图对象上进行绘制。例如,你可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
for i in range(2):
for j in range(2):
axes[i, j].plot([1, 2, 3])
plt.show()
```
这个例子中,我们使用plt.subplots创建了一个包含2行2列的子图对象,并使用嵌套的for循环在每个子图对象上进行绘制。
第三种方法是使用一个列表来存储子图对象,然后使用for循环在每个子图对象上进行绘制。例如,你可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(3, 3)
axes_list = []
for i in range(axes.shape[0]):
for j in range(axes.shape[1]):
axes_list.append(axes[i, j])
for ax in axes_list:
ax.plot([1, 2, 3])
plt.show()
```
这个例子中,我们使用plt.subplots创建了一个包含3行3列的子图对象,并使用一个列表来存储子图对象。然后,我们使用for循环在每个子图对象上进行绘制。
无论你选择哪种方法,都可以使用for循环结合plt.subplot来画图。希望这些例子对你有帮助!
B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释
这段代码是一个简单的循环,用于可视化输入数据、真实数据和预测数据。首先,根据输入数据的形状(B, T, C, H, W),其中B表示batch size,T表示时间步数,C表示通道数,H表示高度,W表示宽度。然后使用两个嵌套的循环来遍历每个时间步和每个样本。
在每个时间步和样本中,代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图,其中第一个子图用于显示输入数据,第二个子图用于显示真实数据,第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化,并将其转置为(H,W,C)的形状。最后,使用plt.title函数给每个子图添加标题,并使用plt.show函数显示图像。
这段代码的作用是在每个时间步和样本中可视化输入数据、真实数据和预测数据,以便进行模型的调试和分析。